Imagery-Based Interventions for Music Performance Anxiety: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Many musicians experience debilitating music performance anxiety (MPA). Outside music performance, imagery-based interventions have been incorporated into treatment protocols to help individuals, including athletes and those with social anxiety, manage heightened levels of anxiety in order to excel in performance-based domains. Despite the frequent use of mental imagery in MPA interventions and its importance as a mental rehearsal technique for musicians, no existing reviews have examined the literature on imagery-based interventions for MPA. The primary aim of this review was to analyze the existing MPA literature in order to summarize what is known about the efficacy and mechanisms of pre-performance mental imagery exercises. A literature search yielded eight studies that used imagery-based interventions for MPA, in both student and professional musicians, which included three dissertations and five peer-reviewed journal articles. In extant MPA treatment research, pre-performance imagery is often used in conjunction with other techniques in order to alleviate anxiety. Arousal imagery refers to imagining one's state of arousal during performance and has been incorporated into MPA interventions in various ways that guide musicians to anticipate the heightened arousal that accompanies performance, predominantly through imagery-based relaxation techniques. However, methodological limitations make it impossible to determine whether imagery is itself an active ingredient of treatment that underlies symptom changes, or whether relaxation imagery is the most effective use of pre-performance imagery for all musicians. There is much need for future well-controlled studies to examine whether and how imagery affects MPA independent of the other therapy components and techniques with which it is commonly combined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».